《第一本Docker书》读书总结(一)第4章

本文介绍了如何使用Docker进行基本的操作,包括运行带标签的镜像、删除镜像及构建镜像的方法。通过实例展示了使用docker run命令启动容器,利用docker rmi命令删除指定镜像,并提供了使用docker build命令结合Dockerfile来构建一个包含nginx服务的Ubuntu镜像的具体步骤。

1. 运行一个带标签的Docker镜像

$ sudo docker images    列举所有的镜像
$ sudo docker run -t -i --name newContainer ubuntu:12.04 /bin/bash
2. 删除镜像
$ sudo docker rmi + IMAGE ID 或 REPOSITORY
3. 构建镜像
(1)使用docker commit命令创建镜像(一般不推荐)
(2)使用docker build命令和Dockerfile创建镜像
创建一个示例仓库
$ mkdir static_web
$ cd static_web
$ touch Dockerfile
Dockerfile内容
# Version: 0.0.1
FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER James Turnbull "james@example.com"
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y nginx
RUN echo 'Hi, I am in your container' >/usr/share/nginx/html/index.html
EXPOSE 80  

待续... 

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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